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61.
The Regional Eta-coordinate Model(REM) has performed well in forecasting heavy rainfalls in China in recent years.A four-dimensional variational assimilation system(4DVar) is developed to improve the forecast skill of the REM.The tangent linear model and adjoint model codes are written according to thecode to coderule,and the establishment of the REM adjoint modeling system is introduced in detail in this paper.The tangent linear and adjoint models of the REM are validated against the observational data,... 相似文献
62.
Reconstruction of eddies by assimilating satellite altimeter data into Princeton Ocean Model 总被引:2,自引:1,他引:1
An optimal interpolation assimilation model for satellite altimetry data is developed based on
Princeton Ocean Model (POM), which is applied in a quasi-global domain, by the method of
isotropic correlation between sea level anomaly (SLA) and sea temperature anomaly. The perfor-
mance of this assimilation model is validated by the modeled results of SLA and the current patterns.
Comparisons between modeling and satellite data show that both the magnitudes and distribution
patterns of the simulated SLA are improved by assimilation. The most signiˉcant improvement is
that meso-scale systems, e.g., eddies, are well reconstructed. The evolution of an eddy located in
the northwest Paciˉc Ocean is traced by using the assimilation model. Model results show that
during three months the eddy migrated southwestward for about 6 degrees before merging into the
Kuroshio. The three dimensional structure of this eddy on 12 August 2001 is further analyzed.
The strength of this warm, cyclonic eddy decreases with the increase of depth. The eddy shows
di?erent horizontal patterns at di?erent layers, and the SLA and temperature ˉelds agree with each
other well. This study suggests that this kind of data assimilation is economic and reliable for eddy
reconstruction, and can be used as a promising technique in further studies of ocean eddies as well
as other ˉne circulation structures. 相似文献
63.
美国卡罗莱纳州区域海洋观测预报系统简介 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了美国卡罗莱纳州区域海洋观测预报系统(Caro-COOPS系统)。该系统通过"实时观测-模式模拟-数据同化-业务应用"形成的一个完整链结,为卡罗莱纳州及其周边海域的科研、经济以及军事应用提供服务。观测系统依靠沿岸水文气象台站、海上浮标、潜标以及卫星遥感装置等,获得研究海区的准确观测资料。数值模拟模块是Caro-COOPS系统的核心部分,使用三重网格嵌套技术,并耦合了大气、海浪、泥沙输运以及生物化学模型,真实、全面地模拟出该海区的状况。Caro-COOPS系统中采用集合卡曼滤波和四维变分同化的方式,利用观测数据来调整计算误差。在模式的运行过程中,数据同化的作用主要体现在对初始场和强迫场的修正上,其观测结果经过统计分析处理后,可对原有的强迫场进行校正,将相对真实的强迫场提供给模式计算;模式计算的结果与观测数据相融合,通过滤波的方法调整积分的方向,以便更加逼近物理场的真实状态,将滤波调整后形成的物理场作为模拟下一个时刻计算所需的初始场。经过数据同化的调整,优化了模式计算所依赖的初始场和强迫场,减小了其与真实状态的误差,使模式的计算结果更加逼近真实值。Caro-COOPS系统的一大优势亮点是通过将预报结果与地理信息系统(GIS)相结合,快速而准确地定位洪水、风暴潮等自然灾害的影响区域,可准确至每一条街道乃至住宅,极大方便了决策部门有针对性地进行灾害预防和救助工作。GIS与模式结果的结合也极大地增强了Caro-COOPS系统服务社会的能力。 相似文献
64.
65.
66.
以我国自行研制的机载三线阵CCD相机为例,对基于POS的三线阵影像定位的成像模型、内方位的几何标定、外方位元素的解算以及直接定位和区域网平差方法进行了理论与实验研究.实验结果表明,利用GPS/IMU数据与摄影测量观测值进行联合平差,可以有效地克服相机内、外方位元素的系统误差,提高定位精度. 相似文献
67.
中国海及邻近海域卫星观测资料同化试验 总被引:4,自引:0,他引:4
利用1个基于POMgcs海洋模式和多重网格三维变分同化方法建立的中国海及邻近海域海面高与三维温盐流数值预报模型,通过一系列数值试验,研究了同化卫星测高和卫星遥感海面温度观测资料对该模型预报能力的影响。试验结果表明,同化卫星测高资料可明显改善海面高度与三维温度和盐度的分析预报效果,使1 200 m以上的温度预报误差减小0.16℃,并能有效提高对海洋中尺度现象的预报能力;同化卫星遥感海面温度对100 m以上的温度和盐度的预报效果有所改善,可使海面温度的预报误差减小10%。 相似文献
68.
相比冬季大范围静稳条件下的污染堆积过程,秋季气象条件更加复杂和局地化,气象条件模拟不确定性给秋季气溶胶模拟带来了更大难度,且目前研究较少考虑气象-气溶胶因素在线模拟和联合同化。使用WRF/Chem模式和格点统计差值(GSI)三维变分同化系统,2015年10月进行了为期1个月的气象-气溶胶资料联合同化及模拟试验,并基于此讨论了气象-气溶胶资料联合同化对秋季PM2.5浓度模拟的影响。结果表明,WRF/Chem模式可以模拟出秋季污染天气过程,但对华北平原和中东部地区存在高估、西北部存在低估现象;同化地面PM2.5浓度观测资料可以改进对PM2.5浓度的模拟,上述两个地区的偏差均得到订正,6 h预报偏差均降低至6 μg/m3以内;重点针对华北地区的分析表明,秋季PM2.5污染过程与特殊气象条件(湿度升高、风场辐合、区域输送)密切相关,因此在地面PM2.5观测资料同化基础上增加常规气象资料同化,能进一步提高对华北平原气象-污染过程的表达,PM2.5浓度预报相关系数从0.86提高至0.89。气象-气溶胶联合资料同化能更加准确地模拟秋季气溶胶污染过程,为更好地开展污染成因和在气象预报框架下开展气象-气溶胶相互影响研究提供了基础。 相似文献
69.
为了建立一个应用于区域数值预报的四维变分资料同化(4DVar)系统,在近期开发的扰动预报模式GRAPES_PF基础上,开发完善增量四维变分同化系统框架。该框架中暂不包含物理过程(长短波辐射、边界层过程、对流参数化和云微物理等)。对比业务使用的GRAPES 3DVar系统,增加了温度控制变量。将无量纲Exner气压与流函数的线性风压平衡方程直接在地形追随垂直坐标面上求解,且通过广义共轭余差法(GCR)求解扰动亥姆霍兹(Helmholtz)伴随方程。利用人造“探空”资料对2015年10月台风“彩虹”进行了理想数值试验。试验结果表明,所开发的扰动四维变分同化框架得到了预期的结果,即同化更多资料并反复受到模式约束的四维变分同化系统能有效改善初值质量,进而改善区域数值预报。建立的区域四维变分同化框架合理可行,为进一步发展包含完整物理过程的区域四维变分同化系统奠定了研究基础。 相似文献
70.
研究的第一部分讨论了如何有效应用集合预报误差的科学方案,确定了集合预报误差在GRAPES(Global Regional Assimilation and PrEdiction System)全球4DVar(four dimensional variational data assimilation)中应用的分析框架。在此基础上研究了针对集合预报误差实际应用于GRAPES全球4DVar,解决接近或超过100个集合样本数时高效生成的计算效率问题,以及与GRAPES全球4DVar匹配的同化关键参数确定问题。选择基于4DVar的集合资料同化方法生成集合样本,通过将第1个样本极小化迭代过程中产生的预调节信息用于其他样本极小化做预调节,将计算效率提高了2倍。通过时间错位扰动方法增加集合样本数,实现集合样本增加到3倍。对集合方差进行膨胀,并选择水平局地化相关尺度为流函数背景误差水平相关的1.4倍。通过批量数值试验方法确定背景误差与集合预报误差的权重系数,对60个集合样本当集合预报误差权重为0.7时预报效果最好。对北半球夏、冬两季各52 d的批量试验表明,对于南、北半球En4DVar (ensemble 4DVar)较4DVar的改进在冬季主要集中在700—30 hPa,而在夏季主要集中在400—150 hPa。赤道地区受季节影响较小,En4DVar对位势高度、风场与温度的改进都较为明显,且经向风场的改进最为显著。文中研发的集合预报误差在GRAPES全球4DVar中应用的方法合理可行。 相似文献